公开(公告)号：CN104462609A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201510003231.2

申请日：2015-01-06

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  卢桂芳

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种结合星型图编码的RDF数据存储与查询方法,步骤S1：对RDF数据进行预处理，将所述RDF数据以RDF数据图方式呈现；步骤S2：将输入的SPARQL查询语句以SPARQL查询图方式呈现，进行查询分解；步骤S3：对所述SPARQL查询语句进行预处理，得到整个查询的任务数、查询星型子节点的连接顺序以及查询星型子节点的相关信息;步骤S4：执行所述SPARQL查询语句并进行查询连接计划，采用Hadoop的MapReduce并行运算框架，根据所述SPARQL查询语句的关联性决定查询任务Job的启动次数；步骤S5：进行子图查询，采用Map函数；步骤S6：进行结果连接算法，采用Reduce函数。本发明由于采用基于星型结构的哈希编码索引查询策略，减少存储数据冗余和查询任务数，加快查询效率。

公开(公告)号：CN104462609B

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201510003231.2

申请日：2015-01-06

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  卢桂芳

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明涉及一种结合星型图编码的RDF数据存储与查询方法,步骤S1：对RDF数据进行预处理，将所述RDF数据以RDF数据图方式呈现；步骤S2：将输入的SPARQL查询语句以SPARQL查询图方式呈现，进行查询分解；步骤S3：对所述SPARQL查询语句进行预处理，得到整个查询的任务数、查询星型子节点的连接顺序以及查询星型子节点的相关信息;步骤S4：执行所述SPARQL查询语句并进行查询连接计划，采用Hadoop的MapReduce并行运算框架，根据所述SPARQL查询语句的关联性决定查询任务Job的启动次数；步骤S5：进行子图查询，采用Map函数；步骤S6：进行结果连接算法，采用Reduce函数。本发明由于采用基于星型结构的哈希编码索引查询策略，减少存储数据冗余和查询任务数，加快查询效率。